[发明专利]一种基于深度学习的生物特征模板保护方法及装置在审
| 申请号： | 202011084812.0 | 申请日： | 2020-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN112347855A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 赵恒;程川;庞辽军;石悦;曹志诚 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学青岛计算技术研究院;西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 刘长春 |
| 地址： | 266109 山东省青*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的生物特征模板保护方法及装置，该方法包括：获取待验证生物特征图像；根据深度网络对待验证生物特征图像进行特征提取，得到第一特征向量串；对第一特征向量串进行随机映射，得到第一随机特征向量；对第一随机特征向量进行非线性多维谱哈希编码，得到待验证哈希码；将待验证哈希码与预先存储的注册哈希码进行匹配，并输出验证结果。本发明提供的基于深度学习的生物特征模板保护方法具有较高的精度和安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 生物 特征 模板 保护 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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